同步发电机励磁系统模型参数离线辨识自动寻优方法

针对传统同步发电机励磁系统模型参数离线辨识方法流程受人为主观经验影响大,难以获取最优参数的局限性,开展同步发电机励磁系统模型参数离线辨识自动量化寻优方法研究。首先在分析传统离线励磁系统模型参数辨识相关标准及流程的基础上,提出了励磁系统阶跃响应上升时间、峰值时间、超调量等性能误差指标的标幺化判定准则,然后基于提出的性能误差指标标幺化规则和优先级权重排序模型建立一种励磁系统模型参数辨识寻优方法与流程。案例分析结果表明,文中建立的励磁系统参数辨识寻优方法及流程可自动准确地获取设定条件下的励磁系统模型参数辨识的最优解,为提升励磁系统模型参数离线辨识的精确性和针对性提供了一种技术手段。     

基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法

介绍了发电机励磁系统参数辨识原理及模型,从自并励静止励磁系统和无刷励磁系统两方面分析了基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识原理,并论述了励磁系统输入信号处理方法。在此基础上提出了基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法,介绍了辨识步骤,并通过实例进行了验证。这一新方法有较高的辨识精度。     

改进遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足要求的励磁系统标准模型参数。与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高。实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果。     

改进遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于改进遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用改进遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足要求的励磁系统标准模型参数.与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高.实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果.     

发电机励磁系统建模与参数辨识综述

励磁系统在电力系统的规划与控制领域都有非常重要的作用,精确的模型结构与参数是选择有效控制手段和整个电力系统仿真准确性的基础。文中通过对励磁系统建模及参数辨识的研究,在整理系统辨识理论发展的基础上, 从线性与非线性2个方面对励磁系统参数辨识展开论述,着重讨论了不同的辨识方法在励磁系统参数辨识中的应用。目的是为励磁系统建模与参数辨识的进一步发展打下基础。     

基于APSO算法的发电机励磁系统参数辨识

针对传统辨识方法不能辨识励磁系统非线性环节的缺点,提出了一种基于自适应粒子群优化(APSO)算法的发电机励磁系统参数辨识的方法.通过建立待辨识励磁系统的传递函数结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目标函数,利用APSO算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数.该方法根据输入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,无需经过FFT变换,方法简便,并且有效解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题.仿真结果表明,APSO算法具有较快的收敛速度和较高的辨识精度.     

遗传算法在发电机励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种基于遗传算法的将发电机励磁系统原模型转换为仿真软件下标准模型的参数辨识方法,以原模型和标准模型的输出误差最小作为辨识目标,利用遗传算法不断优化调整标准模型中的参数,最终得到满足误差要求的励磁系统标准模型参数.与传统的励磁系统参数辨识方法相比较,该方法很好地解决了励磁系统非线性环节难以有效辨识的问题,方便可靠,精度高.实际发电机励磁系统参数辨识结果表明,该方法具有很好的效果.     

基于改进遗传算法的非线性发电机励磁系统参数辨识

为了确保电力系统建模的精确性和安全稳定分析的可靠性,进行发电机励磁系统参数辨识测试是一项重要的工作。提出采用改进的GA遗传算法应用于发电机励磁系统的非线性参数辨识,利用GA较强的全局寻优能力和BP梯度法较强的局部搜索能力,较快同时又较好地辨识出发电机励磁系统参数估计值。实际发电机励磁系统参数测试试验结果表明,基于改进遗传算法的励磁系统参数辨识方法计算速度快,精度高,鲁棒性强,为非线性发电机励磁系统的参数辨识提供了一种有效的新方法。     

含有非线性环节的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于遗传算法的励磁系统参数辨识方法,通过建立待辨识励磁系统的传递函数 结构模型,以励磁系统的实际输入作为模型的输入,以实际励磁系统和模型的输出误差最小作为目 标,利用遗传算法对模型参数进行优化调整,最终得到满足误差要求的励磁系统参数。该方法的优 点在于解决了目前电力系统中常用的辨识方法无法对非线性环节进行有效辨识的问题;且根据输 入输出采样数据直接在时域上进行参数辨识,方法简便,直接得到传递函数框图环节参数,无需转 换。在MATLAB下的数字仿真和现场试验结果均表明,该算法能较精确地辨识出包括非线性环 节在内的励磁系统模型各个环节的参数。     

自并励机组励磁参数辨识的常规试验方法

励磁系统模型参数辨识试验是励磁系统建模的一个重要环节,其目的是通过试验的方法获取模型参数,并通过仿真加以确认,最终完成励磁系统建模。现行大型机组中自并励励磁机组占多数,作者通过若干机组参数辨识试验工作的经验,在文中重点介绍了自并励机组励磁参数辨识的常规试验方法,并有针对性地举出实例。     

负荷激励下的互联系统振荡稳定性在线辨识

电力系统振荡稳定性辨识的传统方法是利用人工扰动试验或外加激励信号激发系统的,这种方法妨碍了电力系统正常运行.因此,以负荷随机波动为激励信号辨识电力系统振荡稳定性被认为是实现电力系统在正常工况下"全天候"振荡监测的途径.本文首先指出了电力系统在线辨识需要解决的若干关键问题,然后提出并证明了负荷波动作为激励信号的可行性,并将子空间算法应用于电力系统MIMO模型的辨识.为了大幅度减小辨识模型阶次,根据模式解耦性提出了互联电力系统的区域分割辨识方案.最后,以一个8机4区域电力系统为例,对所提方案进行了验证,证明该方法可以准确地识别出电力系统的特征值及模态振型.     

励磁系统参数时域辨识

文章以沙岭子电厂7号发电机为例, 以建立BPA自并励励磁系统模型参数为目的, 介绍了一类基于时域分段线性多项式函数(PLPF)的辨识方法。PLPF法是一种将传递函数模型经微分方程转化为多重积分方程, 再利用线性多项式插值函数来逼近原函数, 将多重积分方程转换为代数方程,然后利用动态响应的离散数据拟合函数进行分段处理的方法。根据自并励励磁系统模型输入输出时域动态响应数据, 采用该方法直接对沙岭子电厂7号机的励磁系统进行相关参数辨识。这就给出了将一套非标准励磁系统通过参数辨识转换为中国电力科学研究院开发的仿真软件BPA下标准模型的实例, 最后进行了仿真验证, 结果证明了时域PLPF法辨识结果正确, 可以用来进行发电机组励磁系统参数的辨识。     

发电机励磁系统建模试验的扰动信号输入法

为解决发电机励磁控制系统未预留测试信号输入端子从而难以进行建模试验的问题,提出一种通过电阻直接在励磁控制系统的发电机端电压输入端耦合加入伪随机二进制码(PRBS)信号或阶跃信号进行建模试验的方法;介绍了该方案在励磁系统试验中的具体实现方法,并通过在MATLAB/SIMULINK下的数字仿真分析了电阻耦合信号的特性。现场试验采用了停机测试及录波;数据预处理;利用智能辨识法辨识;模型校核4个主要步骤,通过数字仿真与实际录波的对比以及在国调标准下的校核,证明了该方案的有效性和实用性。     

基于PSASP的发电机励磁系统建模与参数辨识

介绍了基于EE模型的线性参数时域辨识法和用于多元线性拟合的最小二乘法,并通过仿真实例介绍了由发电机励磁系统原始模型转换为电力系统分析综合程序软件(PSASP)下的标准励磁系统模型的具体过程,实现仿真软件下对励磁系统的精确建模和参数辨识.     

辨识理论在发电机励磁系统建模中的应用

介绍了辨识理论在发电机励磁系统建模中的应用,并以某电厂的励磁系统为例,通过FFT/LSE和遗传算法两种不同辨识方法,对其参数进行辨识。然后从相位裕度和增益裕度两个方面对辨识结果进行理论分析,最后通过Matlab的仿真结果和现场试验结果的对比来验证辨识结果的有效性和可靠性。     

基于电阻耦合法的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于电阻的信号耦合法,可将伪随机信号或阶跃信号耦合到自动电压调节器（AVR）的机端电压反馈信号中,用于解决目前某些发电机励磁控制系统时没有预留测试信号输入端子而难以进行励磁系统参数辨识试验的问题。该方法已用于某实际385MW同步发电机励磁系统现场测试,并用遗传算法进行了参数辨识。校验结果证明了该方法的有效性。     

基于非线性直接优化方法的发电机励磁系统参数辨识

励磁模型的准确程度对于电力系统仿真的准确性有显著影响。提出了一种新的、工程中容易实现的方法,即利用非线性直接优化法辨识微分方程形式的励磁模型参数。首先利用Matlab仿真与传统的最小二乘法比较验证算法有效性。然后利用动态信号记录装置,根据模型结构获得各个环节的时域内发电机阶跃试验数据,对1台300 MW汽轮发电机组的励磁系统分别进行分环节参数辨识和整体辨识。利用电力系统分析综合程序(power system analysis software package,PSASP)的用户自定义模型功能建立励磁模型进行相同的阶跃仿真,结果验证了辨识参数在电力系统仿真中的有效性。     

现代重工持续发力中国电气市场

新世纪以来,中国电力市场的高速发展为众多国外电气制造企业创造了机会,他们争先恐后地搭上了中国电力市场＂快车＂。如今,中国发电量更是稳居全球之首,其发展潜力不言而喻。不管是＂先来者＂,还是＂后到者＂,国内外电气企业纷纷凭借日新月异的技术,力争在这场中国电力市场发展大潮中＂分一杯羹＂。现代重工（中国）投资有限公司系韩国现代重工集团在中国的全资子公司,成立于2006年5月,总部位于上海。公司在华业务范围涉及工程机     

频域法在励磁系统参数辨识中的应用

提出了一种励磁系统辨识参数的方法,即频域的FFT/LSE法。应用信号处理技术,通过快速傅里叶变换（FFT）将时域信号转换至频域,再根据最小二乘（LSE）原理辨识出励磁系统的常用标准模型。给出了一套非标准励磁系统通过参数辨识转换为中国电力科学研究院仿真软件PSASP下标准模型的实例,结果证明了频域FFT/LSE法辨识结果正确,可用来进行发电机组励磁系统参数的辨识。